Anthropic-এর সাম্প্রতিক গবেষণা দেখাচ্ছে যে, যারা কোড জেনারেশনের জন্য AI-এর ওপর নির্ভর করেন, তারা কনসেপ্ট-আন্ডারস্ট্যান্ডিং (ধারণা বোঝার) পরীক্ষায় ১৭ শতাংশ কম নম্বর পান এবং ডকুমেন্টেশন ও ওয়েব সার্চের ওপর নির্ভরকারী সহকর্মীদের তুলনায় দ্রুত কাজ শেষ করতে পারেন না। এই ফলাফলগুলো এটাই স্পষ্ট করে যে, AI কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে কার্যকর কোড তৈরি করতে পারলেও, এটি প্রকৃত ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতার প্রয়োজনীয়তা বা খরচ কমিয়ে দেয় না।
কেন এই গবেষণাটি গুরুত্বপূর্ণ
এই পরীক্ষায় ডেভেলপারদের দুটি দলে ভাগ করা হয়েছিল। একটি দল একটি AI কোড-জেনারেশন টুলের অবাধ অ্যাক্সেস পেয়েছিল; অন্য দলটি শুধুমাত্র অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন এবং ইন্টারনেট সার্চ ব্যবহার করে একই সমস্যা সমাধান করেছিল। অ্যাসাইনমেন্ট শেষ করার পর, অংশগ্রহণকারীরা মূল নীতিগুলো কতটা বুঝতে পেরেছেন তা যাচাই করার জন্য একটি কুইজে অংশ নেন। AI-এর সাহায্যে কাজ করা দলের গড় স্কোর ১৭ শতাংশ কম ছিল এবং কোনো দলই কাজের গতিতে উল্লেখযোগ্য কোনো সুবিধা দেখাতে পারেনি।
ব্যবহারিক ক্ষেত্রে, “vibe coding”—অর্থাৎ কোনো কোড স্নিপেট তৈরি করতে AI-কে প্রম্পট দেওয়া এবং গভীরভাবে পরীক্ষা না করেই তা ব্যবহার করা—উৎপাদনশীলতা বাড়ায় না। এটি কেবল জ্ঞানের ঘাটতিকে